Вопросы с тегом «aic»

10
REML против ML stepAIC

Я чувствую себя ошеломленным после того, как попытаюсь покопаться в литературе о том, как проводить анализ смешанной модели, следуя его примеру с использованием AIC, чтобы выбрать лучшую модель или модели. Я не думаю, что мои данные настолько сложны, но я ищу подтверждение того, что я сделал...

r lme4-nlme random-effects-model aic
10
Существует ли статистика соответствия модели (например, AIC или BIC), которую можно использовать для абсолютных, а не просто относительных сравнений?

Я не очень знаком с этой литературой, поэтому, пожалуйста, прости меня, если это очевидный вопрос. Поскольку AIC и BIC зависят от максимизации вероятности, кажется, что они могут использоваться только для сравнительных сравнений между набором моделей, пытающихся соответствовать заданному набору...

model-selection aic bic
9
Интерпретация значения AIC

Типичные значения AIC, которые я видел для логистических моделей, исчисляются тысячами, по меньшей мере, сотнями. например, на http://www.r-bloggers.com/how-to-perform-a-logistic-regression-in-r/ AIC составляет 727,39 Хотя всегда говорят, что AIC следует использовать только для сравнения моделей, я...

regression model-selection aic accuracy
9
Какая модель глубокого обучения может классифицировать категории, которые не являются взаимоисключающими

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с...

machine-learning deep-learning natural-language tensorflow sampling distance non-independent application regression machine-learning logistic mixed-model control-group crossover r multivariate-analysis ecology procrustes-analysis vegan regression hypothesis-testing interpretation chi-squared bootstrap r bioinformatics bayesian exponential beta-distribution bernoulli-distribution conjugate-prior distributions bayesian prior beta-distribution covariance naive-bayes smoothing laplace-smoothing distributions data-visualization regression probit penalized estimation unbiased-estimator fisher-information unbalanced-classes bayesian model-selection aic multiple-regression cross-validation regression-coefficients nonlinear-regression standardization naive-bayes trend machine-learning clustering unsupervised-learning wilcoxon-mann-whitney z-score econometrics generalized-moments method-of-moments machine-learning conv-neural-network image-processing ocr machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow r logistic scoring-rules probability self-study pdf cdf classification svm resampling forecasting rms volatility-forecasting diebold-mariano neural-networks prediction-interval uncertainty
9
Эквивалентность AIC и p-значений при выборе модели

В комментарии к ответу на этот вопрос было указано, что использование AIC при выборе модели эквивалентно использованию значения p 0,154. Я попробовал это в R, где я использовал «обратный» алгоритм выбора подмножества, чтобы выбросить переменные из полной спецификации. Во-первых, путем...

model-selection p-value aic
9
Почему информационный критерий (не скорректированный

В моделях временных рядов, таких как ARMA-GARCH, для выбора подходящего лага или порядка модели используются разные информационные критерии, такие как AIC, BIC, SIC и т. Д. Мой вопрос очень прост, почему мы не используем скорректированный чтобы выбрать подходящую модель? Мы можем выбрать модель,...

regression time-series model-selection aic bic
9
Рассчитать кривую ROC для данных

Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3...

mathematical-statistics roc classification cross-validation pac-learning r anova survival hazard machine-learning data-mining hypothesis-testing regression random-variable non-independent normal-distribution approximation central-limit-theorem interpolation splines distributions kernel-smoothing r data-visualization ggplot2 distributions binomial random-variable poisson-distribution simulation kalman-filter regression lasso regularization lme4-nlme model-selection aic r mcmc dlm particle-filter r panel-data multilevel-analysis model-selection entropy graphical-model r distributions quantiles qq-plot svm matlab regression lasso regularization entropy inference r distributions dataset algorithms matrix-decomposition regression modeling interaction regularization expected-value exponential gamma-distribution mcmc gibbs probability self-study normality-assumption naive-bayes bayes-optimal-classifier standard-deviation classification optimization control-chart engineering-statistics regression lasso regularization regression references lasso regularization elastic-net r distributions aggregation clustering algorithms regression correlation modeling distributions time-series standard-deviation goodness-of-fit hypothesis-testing statistical-significance sample binary-data estimation random-variable interpolation distributions probability chi-squared predictor outliers regression modeling interaction
9
AIC, ошибка anova: модели не все соответствуют одному и тому же количеству наблюдений, модели не все соответствуют одному и тому же размеру набора данных

У меня есть такие модели: require(nlme) set.seed(123) n <- 100 k <- 5 cat <- as.factor(rep(1:k, n)) cat_i <- 1:k # intercept per kategorie x <- rep(1:n, each = k) sigma <- 0.2 alpha <- 0.001 y <- cat_i[cat] + alpha * x + rnorm(n*k, 0, sigma) plot(x, y) m1 <- lm(y ~ x)...

r mixed-model aic